import numpy as np


#lightgbm= xgboost + Histogram + GOSS + EFB

# 1.相比于level_wise算法  lightgbm采用的是leaf_wise的决策树生长策略，每次在当前叶子结点中，找出分裂增益最大的叶子结点进行分裂，而不是所有节点都分裂
# 这样可以提高精度
# 2.直方图算法

X = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]]
y = [1,2,3,4,5]
from lightgbm import LGBMClassifier
model = LGBMClassifier()

from lightgbm import  LGBMRegressor
model = LGBMRegressor()

model.fit(X,y)
print(model.predict([[3,4]]))

# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.scatter(X,y)
# plt.show()
